土壤中的碳含量是地球上所有植被的两倍，因此预测碳是如何储存在土壤中并作为二氧化碳释放是了解未来气候动态的一个关键计算。该研究小组包括来自太平洋西北国家实验室（PNNL）、马萨诸塞大学-阿默斯特分校和西弗吉尼亚大学的科学家，他们正在询问在地球系统和气候模型中应如何考虑这种关键的细菌过程。
LLNL科学家Jennifer Pett-Ridge说："在用葡萄糖改良的土壤中，使用葡萄糖衍生的碳最多的细菌也是使用最多土壤原生碳的细菌，这意味着一小部分关键分类群的行为可能会影响系统的整体碳平衡"，她是该论文的共同作者，也是LLNL研究土壤微生物组的DOE科学重点领域的负责人。"绘制通过不同微生物群体的碳流图对于开发对分类敏感的土壤碳模型至关重要，这可能会减少气候变化预测的不确定性。"
北亚利桑那大学生态系统科学与社会中心的博士后研究员Bram Stone领导了这项研究，现在在太平洋西北国家实验室工作。"但我们的数据表明，当涉及到像土壤呼吸这样的重要功能时，土壤群落中可能有很多冗余的内容。是一些常见的、丰富的行为者在发挥最大的作用。"
这些细菌：布拉氏菌、酸杆菌RB41和链霉菌–在利用现有的土壤碳和添加到土壤中的营养物质方面比它们较罕见的同行的效率要高得多。当碳和氮被添加到土壤中时，这些已经占主导地位的细菌品系巩固了它们对养分的控制，相对于其他存在的分类群，它们吞噬得更多，生长得更快。尽管研究人员确定了数千种独特的生物，以及数百个不同的属（物种集合），但只有六个属需要占到50%以上的碳使用量，而只有三个属需要对养分增加的土壤中一半以上的碳使用量负责。
Pett-Ridge和LLNL的Steven Blazewicz和研究小组使用标有重氧同位素（18O）的水作为示踪剂，对土壤样本中发现的DNA进行测序，跟踪氧同位素以观察哪些分类群将其纳入它们的DNA，这是一个表明生长的信号。这种被称为定量稳定同位素探测（qSIP）的技术使科学家能够在单个分类群的水平上跟踪哪些细菌在野生土壤中生长。然后，研究小组对每个分类群的丰度进行核算，并对细菌消耗土壤碳的效率进行建模。包括分类学特异性、基因组大小和生长的模型对测量的二氧化碳释放量的预测比只看每个细菌群的丰度的模型要准确得多。它还显示，只有少数分类群体产生了研究人员观察到的大部分二氧化碳。
PNNL微生物组科学团队负责人、该研究的共同作者Kirsten Hofmockel说："更好地了解单个生物体如何促进碳循环，对管理土壤肥力和减少气候变化预测的不确定性具有重要意义。这项研究将土壤微生物的分类和功能多样性分开，并要求我们以一种新的方式考虑生物多样性。"
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